2029年，人工智能超级计算机Skynet（天网）突然觉醒，产生自我意识，天网系统判断发明超级计算机的人类会危害到AI，于是派出了由阿诺史瓦辛格扮演的T-800 Terminator机器人回到过去，要把未来世界人类反抗军领袖约翰康纳给做掉，以上是电影魔鬼终结者的剧情。
有趣的是Google的AI量子超级计算机也有着路线图，计划在五年内打造AI超级量子计算机，时间也会来到2029年，当下正处于第三阶段与第四阶段的里程碑之间，目前进行的阶段以纠正量子计算的错误为主，这时候Nvidia GPU的法力发功又加速了AI超级量子计算机的进化，可说人类社会的“天网”雏形已赫然成形。
Nvidia最近宣布与Google Quantum AI合作，利用Nvidia CUDA-QTM模拟器，加速量子计算机运算。辉达从CPU到GPU到现在与Google合作发展的QPU（Quantum Process Units），目的为减少错误与优化升级AI系统，有了超级运算模拟，超级计算机不会发展得像科幻片一样，产生人类会对AI构成威胁的误判，发出了对人类进行灭种的执行指令，这项合作计划可说是未来五年里人类科技文明发展史中最重要的里程碑。
什么是量子计算（Quantum Computing）
量子计算为利用量子物理学来解决当今数学运算的难题，这些问题在传统的超级计算机上无法解决。量子计算的核心为量子位元，经典位元只存在于0或1，而量子位元能够存在于所谓的这两种状态的叠加之中。
叠加的N个量子位元保存有关指数（2N）个二进制配置。这些二进制配置共同形成量子态。当对N个量子位元中执行任何操作时，整个量子态都会被控制，表示存在巨大的叠行。然而这种运算力的使用有细微差别，因为从量子态读出的信息只能通过计算后概率性地测量单一配置来完成，为了有效利用量子叠行，量子计算的应用需利用量子纠缠和量子干扰的特性。
Nvidia CUDA-QTM如何加速Google AI超级量子计算机运算
Nvidia推出NVIDIA CUDA-Q混合量子经典运算平台，将量子计算机与高效能的传统运算一起工作，纯粹为图形而生的GPU，转变为高效能运算（HPC）的必备硬件。Nvidia提供CUDA-QTM让所有QPU研究人员和开发人员都可进行GPU加速的量子动力学模拟，加速下一代量子运算设备的设计。
传统上模拟的计算成本高，使用CUDA-Q，Google可利用1024个Nvidia H100 Tensor Core GPU，以极低的成本执行世界上最大、最快的Quantum Device Physics量子装置动态模拟。通过CUDA-Q和H100 GPU，Google可以对包含40个量子位元的装置进行全面真实的模拟。支持这些加速动态模拟的软件将在CUDA-Q平台中公开提供，使量子硬件工程师能够快速扩展系统设计。